package com.ly.service.impl;

import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.ly.dto.Result;
import com.ly.entity.Shop;
import com.ly.mapper.ShopMapper;
import com.ly.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.ly.utils.CacheClient;
import com.ly.utils.SystemConstants;
import org.springframework.data.geo.*;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
//import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.ly.utils.RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY;
import static com.ly.utils.RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Resource
    private CacheClient cacheClient;



    /**
     * 根据id查询商铺信息，且加入redis缓存
     * 解决缓存穿透：若在数据库也没查到，将null写入缓存
     * 解决缓存击穿：
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 解决缓存穿透的实现一：缓存空对象（这里的 id2 -> getById(id2) 可以简写为 this::getById）
        // Shop shop = cacheClient.queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, id2 -> getById(id2), CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);

        // 解决缓存穿透的实现二：布隆过滤器
        Shop shop = cacheClient.queryWithPassThroughByBloomFilter(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, id2 -> getById(id2), CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);

        // 解决缓存击穿的实现 方案一：互斥锁
        // Shop shop = queryWithMutex(id);

        // 解决缓存击穿的实现 方案二：逻辑过期时间
        // Shop shop = cacheClient.queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class,this::getById, 20L, TimeUnit.SECONDS);

        // 7. 返回数据
        if(shop == null){
            return Result.fail("店铺不存在");
        }
        return Result.ok(shop);
    }

//    /**
//     * 使用Redission构造布隆过滤器
//     * @param cacheShopKey
//     * @param id
//     * @param cacheShopTtl
//     * @param timeUnit
//     * @return
//     */
//    @Autowired
//    private RedissonClient redissonClient;
//    // 布隆过滤器，存储ShopId,布隆过滤器说这个数不存在则一定不存，布隆过滤器说这个数存在可能不存在
//    private RBloomFilter<Long> bloomFilter;
//
//    // 初始化布隆过滤器（在应用启动时执行）
//    @PostConstruct
//    public void initBloomFilter() {
//        bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter("shopBloomFilter");
//
//        // 参数配置：预期元素量10万，误判率1%
//        bloomFilter.tryInit(100000L, 0.01);
//
//        // 加载数据库现有ID到布隆过滤器
//        List<Long> shopIds = new ArrayList<>();
//        query().list().forEach(shop -> {
//            Long shopId = shop.getId();
//            shopIds.add(shopId);
//        });
//        shopIds.forEach(bloomFilter::add);
//    }
//
//    private Shop queryWithPassThroughByBloomFilter(String cacheShopKey, Long id, Long cacheShopTtl, TimeUnit timeUnit) {
//        // 布隆过滤器检查：若不存在则直接返回空（关键改动点）
//        if (!bloomFilter.contains(id)) {
//            return null;
//        }
//
//        // 1. 从redis中查询商铺缓存（尝试使用string类型redis数据）
//        String shopKey = CACHE_SHOP_KEY + id;
//        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(shopKey);
//
//        // 2. 判断是否存在 (布隆过滤器说这个数存在也可能不存在)
//        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
//            // 3. 存在，转为java对象并返回
//            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
//            return shop;
//        }
//
//        // 判断redis中命中的是否为空值
//        if(shopJson != null){
//            // 返回错误信息
//            return null;
//        }
//
//        // 4. redis中没有数据也没有空数据，查询数据库
//        Shop shop = getById(id);
//
//        // 5. 数据库也不存在，将空值写入redis
//        if(shop == null){
//            // 将空值写入redis
//            stringRedisTemplate.opsForValue().set(shopKey, "",2, TimeUnit.MINUTES);
//            return null;
//        }
//
//        // 6. 数据库存在，回写Redis并更新布隆过滤器
//        String updatedShopJson = JSONUtil.toJsonStr(shop);
//        stringRedisTemplate.opsForValue().set(shopKey, updatedShopJson, 30, TimeUnit.MINUTES);
//        bloomFilter.add(id); // 确保后续请求能通过布隆过滤器
//
//        // 7. 返回数据
//        return shop;
//    }


//    /**
//     * 根据id查询商铺信息，且加入redis缓存
//     * 解决缓存穿透：若在数据库也没查到，将null写入缓存
//     */
//    public Shop queryWithPassThrough(Long id){
//        // 1. 从redis中查询商铺缓存（尝试使用string类型redis数据）
//        String shopKey = CACHE_SHOP_KEY + id;
//        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(shopKey);
//
//        // 2. 判断是否存在
//        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
//            // 3. 存在，转为java对象并返回
//            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
//            return shop;
//        }
//
//        // 判断redis中命中的是否为空值
//        if(shopJson != null){
//            // 返回错误信息
//            return null;
//        }
//
//        // 4. redis中没有数据也没有空数据，查询数据库
//        Shop shop = getById(id);
//
//        // 5. 数据库也不存在，将空值写入redis
//        if(shop == null){
//            // 将空值写入redis
//            stringRedisTemplate.opsForValue().set(shopKey, "",2, TimeUnit.MINUTES);
//            return null;
//        }
//
//        // 6. 数据库存在，写入redis
//        String shopJson1 = JSONUtil.toJsonStr(shop);
//        stringRedisTemplate.opsForValue().set(shopKey, shopJson1,30, TimeUnit.MINUTES);
//
//        // 7. 返回数据
//        return shop;
//    }


//    /**
//     * 根据id查询商铺信息，且加入redis缓存
//     * 解决缓存击穿 方案一：使用redis的setnx创建“锁”(若存在则不创建，保证唯一的线程拿到锁（setnx设置成功）)
//     * @param id
//     * @return
//     */
//    public Shop queryWithMutex(Long id){
//        // 1. 从redis中查询商铺缓存（尝试使用string类型redis数据）
//        String shopKey = CACHE_SHOP_KEY + id;
//        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(shopKey);
//
//        // 2. 判断是否命中
//        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
//            // 命中，转为java对象并返回
//            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
//            return shop;
//        }
//
//        // 判断redis中命中的是否为空值
//        if(shopJson != null){
//            // 返回错误信息
//            return null;
//        }
//
//        // 3. redis中没有数据也没有空数据，实现缓存重建
//        // 构建锁的key（每个商铺一个锁，多个线程访问同一商铺，只有一个线程能拿到这个商铺的锁）
//        String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
//        Shop shop = null;
//
//        try {
//            // 3.1 尝试获取互斥锁
//            boolean isLock = tryLock(lockKey);
//
//            if (!isLock) {
//                // 3.2 获取失败，休眠一会，再次查询redis缓存
//                Thread.sleep(50);
//                return queryWithMutex(id);
//            }
//
//            // 3.2 获取成功，查询数据库并写入redis缓存，释放互斥锁
//            // 再次检查redis中有无缓存
//            shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(shopKey);
//            if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
//                // 命中，转为java对象并返回
//                shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
//                return shop;
//            }
//
//            // 查询数据库
//            shop = getById(id);
//            Thread.sleep(1000);  // 模拟重建延迟
//
//            // 数据库也不存在，将空值写入redis
//            if(shop == null){
//                // 将空值写入redis
//                stringRedisTemplate.opsForValue().set(shopKey, "",2, TimeUnit.MINUTES);
//                return null;
//            }
//
//            // 数据库存在，写入redis
//            String shopJson1 = JSONUtil.toJsonStr(shop);
//            stringRedisTemplate.opsForValue().set(shopKey, shopJson1,30, TimeUnit.MINUTES);
//        } catch (InterruptedException e) {
//            throw new RuntimeException(e);
//        }finally {
//            // 释放互斥锁
//            unlock(lockKey);
//        }
//
//        // 7. 返回数据
//        return shop;
//    }


//    // 进行缓存重建的线程池
//    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
//
//    /**
//     * 根据id查询商铺信息，且加入redis缓存
//     * 解决缓存击穿 方案二：使用逻辑过期时间，若在时间外，也返回旧数据但会开辟一个新线程去更新redis
//     * @param id
//     * @return
//     */
//    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id){
//        // 1. 从redis中查询商铺缓存
//        String shopKey = CACHE_SHOP_KEY + id;
//        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(shopKey);
//
//        // 2. 判断是否命中
//        if(StrUtil.isBlank(shopJson)){
//            // 未命中，直接返回
//            return null;
//        }
//
//        // 3. 命中，判断是否逻辑过期
//        // 3.1 先将json反序列化为RedisData，再取出shop和expireTime
//        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
//        JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
//
//        Shop shop = JSONUtil.toBean(data, Shop.class);
//        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
//
//        // 3.2 判断是否逻辑过期
//        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
//            // 3.3 没过期，直接返回数据
//            return shop;
//        }
//
//        // 3.4 过期，缓存重建
//        // 4. 缓存重建
//        // 4.1 获取互斥锁
//        String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
//        boolean isLock = tryLock(lockKey);
//        // 4.2 若获取成功，开辟独立线程更新redis缓存
//        if(isLock){
//            // 再次判断redis缓存是否过期，做DoubleCheck
//            shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(shopKey);
//            redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
//            expireTime = redisData.getExpireTime();
//            if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
//                // 3.3 没过期，直接返回数据
//                return shop;
//            }
//
//            // 开辟线程更新redis缓存（这里用线程池）
//            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
//                try {
//                    // 重建缓存
//                    saveShop2Redis(id, 20L);
//                    Thread.sleep(200);  // 模拟重建延迟
//                } catch (Exception e) {
//                    throw new RuntimeException(e);
//                } finally {
//                    // 释放锁
//                    unlock(lockKey);
//                }
//            });
//        }
//
//        // 5. 无论获取锁是否成功，都返回旧数据
//        return shop;
//    }
//
//    /**
//     * 尝试获取互斥锁(用redis的setnx实现)
//     * @param key
//     * @return
//     */
//    private boolean tryLock(String key){
//        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
//        return BooleanUtil.isTrue(flag);  // 将Boolean类型转为boolean类型
//    }
//
//    /**
//     * 释放锁(删除)
//     */
//    private void unlock(String key) {
//        stringRedisTemplate.delete(key);
//    }
//
//    /**
//     * 将店铺信息和逻辑过期时间组成的对象RedisData写入redis
//     * @param id
//     */
//    public void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds){
//        // 查询数据库
//        Shop shop = getById(id);
//
//        // 封装逻辑过期时间
//        RedisData redisData = new RedisData();
//        redisData.setData(shop);
//        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
//
//        // 写入redis
//        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
//    }


    /**
     * 修改店铺
     * @param shop
     * @return
     */
    @Override
    @Transactional
    public Result updateShop(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if(id == null){
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }

        // 先更新数据库
        updateById(shop);

        // 再更新（删除）redis缓存
        String shopKey = CACHE_SHOP_KEY + id;
        stringRedisTemplate.delete(shopKey);

        return Result.ok();
    }

    /**
     * 根据类型(和坐标)分页查询店铺信息
     * @param typeId 商铺类型
     * @param current 页码
     * @param x 用户经纬度
     * @param y
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        // 是否需要按坐标查询
        if(x == null || y == null){
            // 不需要按距离查询
            Page<Shop> page = query().eq("type_id", typeId).page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            return Result.ok(page);
        }


        // 有x，y参数，需要按距离查询
        // 计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;


        // 查询redis：按距离排序、分页；得到结果：shopId、distance
        // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 5 km WITHDISTANCE
        String key = "shop:geo:" + typeId;
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo().radius(
                key,
                new Circle(x,y,5000),
//                GeoReference.fromCoordinate(x, y),  // 原点（用户）坐标      // 被注释的是redis6.2的写法，现在的是5.0
//                new Distance(5000),  // redis里距离在原点5000m内的member
                RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs().includeDistance().limit(end)
//                RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end) // 结果带上距离，limit指定0到end的部分数据
        );


        // 解析shopId
        if(results == null){
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }

        // 获取结果集合
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        if(list.size() <= from){
            // 没有下一页
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }

        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());  // 存放shopId
        Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size()); // 存放shopId和对应距离

        // 截取从 from 到 end 的部分
        list.stream().skip(from).forEach(result -> {
            // 获取shopId
            String shopId = result.getContent().getName();   // 添加数据到redis时，name存的是shopId
            ids.add(Long.valueOf(shopId));
            // 获取距离
            Distance distance = result.getDistance();  // 查询时把距离带上到了结果中
            distanceMap.put(shopId, distance);
        });


        // 根据id查询Shop (ids已按距离有序)
        String idsStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("order by field( id," + idsStr + ")").list();

        // 封装距离
        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }

        return Result.ok(shops);
    }


}
